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정규 혼합분포를 이용한 준지도 학습
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 최병정 | - |
| dc.contributor.author | 채윤석 | - |
| dc.contributor.author | 최우영 | - |
| dc.contributor.author | 박창이 | - |
| dc.contributor.author | 구자용 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-09-09T16:07:55Z | - |
| dc.date.available | 2021-09-09T16:07:55Z | - |
| dc.date.created | 2021-06-16 | - |
| dc.date.issued | 2008 | - |
| dc.identifier.issn | 1225-066X | - |
| dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/125417 | - |
| dc.description.abstract | 혼합모형을 이용한 판별분석은 다중 분류문제를 해결하는데 유용한 방법으로서 준지도 학습으로 확장될 수 있다. 본 논문에서는 정규 혼합분포를 이용한 준지도 학습 방법에서 혼합 모형의 하위 구성요소 개수 선택 기준을 연구하고자 한다. 하위 구성요소 선택 기준으로서 베이지안 정보량을 사용하였고 모의실험을 통해 이 방법의 유용성을 규명하였다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국통계학회 | - |
| dc.title | 정규 혼합분포를 이용한 준지도 학습 | - |
| dc.title.alternative | Semi-Supervised Learning by Gaussian Mixtures | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 구자용 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 응용통계연구, v.21, no.5, pp.825 - 833 | - |
| dc.relation.isPartOf | 응용통계연구 | - |
| dc.citation.title | 응용통계연구 | - |
| dc.citation.volume | 21 | - |
| dc.citation.number | 5 | - |
| dc.citation.startPage | 825 | - |
| dc.citation.endPage | 833 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.identifier.kciid | ART001288050 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 베이지안 정보량 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 분류 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 밀도 추정 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | EM 알고리즘 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 정규 혼합분포. | - |
| dc.subject.keywordAuthor | BIC | - |
| dc.subject.keywordAuthor | classification | - |
| dc.subject.keywordAuthor | density estimation | - |
| dc.subject.keywordAuthor | EM algorithm | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Gaussian mixture. | - |
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Related Researcher
- Koo, Ja Yong
- College of Political Science & Economics (Department of Statistics)